super().__init__(torch._C.PyTorchFileWriter(str(name))) RuntimeError: Parent directory C:\Users\86187\Desktop\大学事务\多元数据融合与智能分析\实验二\Amazing-Brick-DFS-and-DRL\DQN_train\..\DQN_train\dqn_weights does not exist.
时间: 2023-07-01 14:28:41 浏览: 74
这个错误提示表明,在运行代码时,Python无法找到指定的文件夹。
具体来说,`super().__init__(torch._C.PyTorchFileWriter(str(name)))`这行代码是在创建一个`SummaryWriter`对象,用于将训练过程的各种指标(如损失、准确率等)写入TensorBoard日志文件中。而`name`所指定的文件夹路径不存在,导致程序无法正常运行。
你需要确保指定的文件夹路径是正确的,并且已经在你的文件系统中创建。如果文件夹不存在,你需要手动创建它。可以使用Python的`os`模块或者命令行工具来创建文件夹。例如,你可以在命令行中输入以下命令来创建一个名为`dqn_weights`的文件夹:
```
mkdir C:\Users\86187\Desktop\大学事务\多元数据融合与智能分析\实验二\Amazing-Brick-DFS-and-DRL\DQN_train\dqn_weights
```
然后再次运行代码,应该就可以成功创建`SummaryWriter`对象并将指标写入日志文件了。
相关问题
torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal
torch._C._cuda_setDevice(device)是PyTorch中的一个函数,用于设置当前使用的CUDA设备。在这个函数中,device参数表示要设置的设备的索引号。
然而,当出现RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal错误时,意味着指定的设备索引号是无效的。这可能是由于以下几个原因导致的:
1. 设备索引号超出了可用设备的范围:通常情况下,设备索引号从0开始,一直到可用设备的数量减1。如果指定的设备索引号超过了可用设备的数量,就会出现该错误。
2. 没有可用的CUDA设备:如果系统中没有安装或配置CUDA设备,就无法使用CUDA相关功能。在这种情况下,尝试使用CUDA相关函数会导致该错误。
为了解决这个问题,你可以采取以下步骤:
1. 确保设备索引号是有效的:检查你指定的设备索引号是否在可用设备的范围内。你可以使用torch.cuda.device_count()函数来获取可用设备的数量,并确保指定的设备索引号小于该数量。
2. 确保CUDA设备可用:确保你的系统中已正确安装和配置了CUDA设备。你可以通过运行nvidia-smi命令来检查CUDA设备是否可用,并确保驱动程序和CUDA工具包已正确安装。
如果你仍然遇到问题,可以提供更多关于你的环境和代码的详细信息,以便更好地帮助你解决问题。
AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_init'
问题的原因是在安装PyTorch时使用了CPU版本而不是GPU版本。这导致在使用涉及GPU的功能时出现了AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_init'错误。为了解决这个问题,有以下几种方法可以尝试:
1. 在Python命令后加上--gpu_ids -1参数。这会指示PyTorch使用CPU而不是GPU来执行操作。例如:
```
python train.py --data_dir sample_dataset --gpu_ids -1
```
2. 确保安装了正确的PyTorch版本。如果你想在GPU上运行代码,你需要安装GPU版本的PyTorch。你可以通过以下命令安装GPU版本:
```
pip install torch torchvision torchaudio
```
3. 检查你的计算机是否支持CUDA。如果你想在GPU上运行PyTorch,你的计算机必须具有兼容的NVIDIA GPU并安装了适当的CUDA驱动程序。
4. 确保你的GPU驱动程序已经正确安装并与PyTorch兼容。你可以访问NVIDIA的官方网站来下载最新的GPU驱动程序。
5. 如果以上方法都无法解决问题,你可以尝试卸载并重新安装PyTorch。确保根据你的计算机配置选择正确的版本。
总结:要解决AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_init'错误,你可以尝试使用--gpu_ids -1参数来指示PyTorch使用CPU而不是GPU执行操作,确保安装了正确的PyTorch版本,并检查你的计算机是否支持CUDA和GPU驱动程序是否正确安装。如果问题仍然存在,可以尝试卸载并重新安装PyTorch。